1  轉(zhuǎn)爐靜態(tài)控制數(shù)學(xué)模型的開發(fā)
　　靜態(tài)控制是轉(zhuǎn)爐動(dòng)態(tài)控制的基礎(chǔ)，其控制精度直接影響到動(dòng)態(tài)控制的效果。目前普遍采用的靜態(tài)模型有3種，即理論模型、統(tǒng)計(jì)模型和增量模型，3種模型各有特點(diǎn)，理論模型從煉鋼反應(yīng)的原理出發(fā)，根據(jù)冶金反應(yīng)過程的物料平衡和能量平衡建立吹煉過程的冷卻劑方程和氧耗方程，計(jì)算出為達(dá)到終點(diǎn)目標(biāo)碳含量和溫度所需的冷卻劑加入量和耗氧量及各種造渣劑的加入量。理論模型是煉鋼過程自動(dòng)控制的基礎(chǔ)，但由于吹煉過程中各種隨機(jī)因素對(duì)吹煉終點(diǎn)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生很大的影響，這些隨機(jī)因素很難用數(shù)學(xué)方程進(jìn)行準(zhǔn)確的描述，因此理論模型與實(shí)際情況往往存在很大的偏差，目前已很少單獨(dú)使用，而是與其他模型結(jié)合使用。統(tǒng)計(jì)模型是根據(jù)對(duì)大量生產(chǎn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，建立經(jīng)驗(yàn)和半經(jīng)驗(yàn)型的統(tǒng)計(jì)方程。統(tǒng)計(jì)模型具有很強(qiáng)的針對(duì)性，能夠描述某一具體鋼廠或者轉(zhuǎn)爐在某一段時(shí)期內(nèi)的反應(yīng)變化規(guī)律，但對(duì)臨時(shí)性變化因素很難及時(shí)作出反應(yīng)，而且模型通用性很差。增量模型是目前應(yīng)用最廣泛的轉(zhuǎn)爐靜態(tài)控制模型，但增量模型中的系數(shù)主要是根據(jù)理論計(jì)算或統(tǒng)計(jì)分析方法或經(jīng)驗(yàn)確定的，而且一旦系數(shù)確定，模型在使用過程中很難再進(jìn)行修改，使得增量模型也存在一定的誤差。
       經(jīng)過對(duì)3種靜態(tài)模型的分析對(duì)比，決定以增量模型為基礎(chǔ)，建立轉(zhuǎn)爐吹煉過程靜態(tài)控制模型。由于常規(guī)增量模型克服了由于原材料波動(dòng)、計(jì)量誤差、爐容變化等對(duì)模型計(jì)算結(jié)果造成的影響，較好地解決了轉(zhuǎn)爐生產(chǎn)過程中連續(xù)變化因素對(duì)冶煉結(jié)果可能造成的影響，但對(duì)實(shí)際煉鋼生產(chǎn)過程中可能出現(xiàn)的各種隨機(jī)變化和突發(fā)性變化因素的處理能力卻不夠，如生產(chǎn)過程中補(bǔ)爐情況的變化、生產(chǎn)班次的變換、造渣劑的批量改變時(shí)可能會(huì)造成本爐和上爐之間冶煉過程和終點(diǎn)情況差別很大，此時(shí)如果采用常規(guī)增量模型將會(huì)造成較大的計(jì)算誤差，使得本爐終點(diǎn)控制與目標(biāo)值偏離較遠(yuǎn)。
　　為了克服常規(guī)增量模型的不足，提出通過改進(jìn)參考爐選取方法，提高增量模型對(duì)冶煉過程中可能出現(xiàn)的隨機(jī)變化因素的適應(yīng)能力和處理能力，增強(qiáng)增量模型的容錯(cuò)能力，提高增量模型的控制精度。
　　同時(shí)，由于生產(chǎn)過程中存在一些難以用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)方程進(jìn)行描述的復(fù)雜影響因素如爐齡的變化、槍齡的變化、空爐時(shí)間的變化等，這些因素的變化將會(huì)影響到吹煉過程和吹煉結(jié)果，但靜態(tài)模型很難對(duì)這些因素進(jìn)行處理，造成了靜態(tài)模型的計(jì)算誤差。靜態(tài)模型在使用過程中存在的另外一個(gè)問題是：一旦靜態(tài)模型投入使用，很難在線對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行修改和調(diào)整，即模型只能進(jìn)行短期的在線學(xué)習(xí)，但對(duì)使用過程可能發(fā)生的系統(tǒng)因素的變化如廢鋼種類的改變、造渣劑的改變等，常規(guī)模型卻不能進(jìn)行及時(shí)的調(diào)整和修改，以適應(yīng)新的條件。上述缺陷由于是常規(guī)靜態(tài)模型自身所固有的，所以在常規(guī)靜態(tài)模型中很難解決。為了解決上述問題，探索將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用到轉(zhuǎn)爐煉鋼控制中，與常規(guī)靜態(tài)模型相結(jié)合，開發(fā)人工智能靜態(tài)控制模型，以克服常規(guī)靜態(tài)模型的不足，進(jìn)一步提高靜態(tài)模型的控制精度和終點(diǎn)碳溫命中率。
　　1．1  常規(guī)增量模型
　　利用增量模型可以建立吹煉過程冷卻劑方程和氧耗方程，計(jì)算出為滿足本爐吹煉終點(diǎn)碳含量和溫度要求所需的冷卻劑加入量和吹氧量。
　　(1)冷卻劑方程。為了達(dá)到本爐目標(biāo)終點(diǎn)溫度所需的冷卻劑加入量，可根據(jù)參考爐冷卻能及本爐與參考爐所需冷卻能之差計(jì)算。
　　(2)氧耗方程。為了達(dá)到本爐終點(diǎn)目標(biāo)碳含量所需的吹氧量可根據(jù)參考爐的耗氧量及本爐與參考爐氧耗之差計(jì)算。
　　1．2  增量模型的改進(jìn)
　　常規(guī)增量模型的參考爐選取辦法是選取本爐的上一爐或上兩爐。這種方法在正常吹煉情況下是比較合理的，但是當(dāng)生產(chǎn)過程中發(fā)生隨機(jī)因素變化時(shí)，可能會(huì)使該方法產(chǎn)生較大的計(jì)算誤差。為了克服常規(guī)增量模型的不足，本設(shè)計(jì)對(duì)常規(guī)增量模型進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種新的參考爐選取方法。
　　提出的改進(jìn)參考爐選取方法是選取兩類參考爐。一類參考爐是與本爐冶煉時(shí)間最接近的爐次，即常規(guī)增量模型的參考爐選取方法。另一類參考爐為標(biāo)準(zhǔn)參考爐，選取與本爐冶煉條件相接近的爐次，包括冶煉鋼種、原料條件、鐵水溫度等與本爐相接近的爐次作為本爐的參考爐。通過采用選取兩類參考爐進(jìn)行加權(quán)平均，提高增量模型對(duì)隨機(jī)變化因素的適應(yīng)能力和處理能力。
　　對(duì)參考爐的選取采取下面3條原則：
　　(1)兩類參考爐都應(yīng)選取吹煉情況正常的爐次，即選用的參考爐在吹煉過程中不應(yīng)發(fā)生較大噴濺；
　　(2)普通參考爐選取與本爐吹煉時(shí)間最接近的爐次；
　　(3)標(biāo)準(zhǔn)參考爐選取鐵水和造渣劑等初始原料條件以及冶煉終點(diǎn)要求等與本爐接近的爐次。
　　根據(jù)上述原則，本文對(duì)參考爐的選取采用了如下方法：每爐采用3個(gè)參考爐，1個(gè)為標(biāo)準(zhǔn)參考爐，另外兩個(gè)為普通參考爐。
　　普通參考爐的選取方法是：選取吹煉情況正常，吹煉過程沒有大噴等異常現(xiàn)象發(fā)生的本爐前面兩爐作為參考爐。如果本爐冶煉情況正常，模型將自動(dòng)作為下一爐的參考爐，否則不做替換。
　　標(biāo)準(zhǔn)參考爐的選取方法是：對(duì)相同的冶煉鋼種，將鐵水溫度和廢鋼裝入量分為5～8個(gè)級(jí)別，每個(gè)級(jí)別存儲(chǔ)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)參考爐。鐵水溫度和廢鋼裝入量的級(jí)別劃分根據(jù)實(shí)際情況確定，如鐵水溫度可按20～30℃劃分為一個(gè)級(jí)別，廢鋼裝入量可按廢鋼總裝入量的20％劃分為一個(gè)級(jí)別。標(biāo)準(zhǔn)參考爐必須是吹煉終點(diǎn)碳溫同時(shí)合格，而且吹煉過程沒有發(fā)生大噴等異常現(xiàn)象的爐次。不同的冶煉鋼種分別存儲(chǔ)各自的標(biāo)準(zhǔn)參考爐。標(biāo)準(zhǔn)參考爐在每爐吹煉結(jié)束時(shí)由程序自動(dòng)進(jìn)行判斷和更新，保證為最新爐次。
　　模型對(duì)3個(gè)參考爐進(jìn)行加權(quán)平均處理，根據(jù)每個(gè)參考爐的初始條件與本爐的差值大小決定其加權(quán)系數(shù)。
　　1．3  造渣劑加入量計(jì)算
　　吹煉過程造渣劑加入量和爐渣量的計(jì)算如下：
　　(1)石灰加入量計(jì)算；
　　(2)鎂球加入量計(jì)算；
　　(3)螢石加入量計(jì)算；
　　(4)爐渣量計(jì)算。
　　根據(jù)上面可計(jì)算出為達(dá)到本爐吹煉終點(diǎn)碳溫目標(biāo)值所需的吹氧量、冷卻劑加入量和各種造渣劑加入量。